1. Q-LearningQ-Learning은 강화학습(한 유형의 기계 학습)에서 사용되는 오프라인 가치 기반 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 목표는 에이전트(로봇, 소프트웨어)가 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 학습하는 것입니다. 정책이란, 각 상태에서 어떤 행동을 취해야 가장 큰 보상을 받을 수 있는지에 대한 전략을 말합니다.기본 원리:Q 함수: Q-Learning은 Q 값이라는 함수를 학습하는데, Q 값은 상태(s)와 행동(a)의 쌍에 대해 해당 행동이 주는 기대 보상을 나타냅니다. 이를 통해 에이전트는 어떤 상태에서 어떤 행동이 가장 높은 보상을 받을지 학습하게 됩니다.Bellman Equation: Q 값은 아래의 벨만 방정식을 이용해 업데이트됩니다 α\alphaα: 학습 속도 (learn..
1. Deep Learning (딥러닝)딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 기계 학습의 한 분야로, 대량의 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 및 분류를 수행하는 기술입니다. 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 많이 사용되며, AI Bin Picking에서 중요한 역할을 합니다. Bin Picking에서 딥러닝 모델은 다양한 모양, 크기, 질감의 물체를 인식하고 분류하는 데 사용됩니다.적용 방식: 딥러닝 기반 객체 탐지 모델(예: YOLO, Faster R-CNN)을 사용하여 로봇이 물체의 위치와 모양을 인식합니다. 물체가 서로 겹쳐 있거나 불규칙한 모양이라도 딥러닝 모델은 이러한 복잡한 상황을 학습하고 정확히 물체를 인식할 수 있습니다..
독서율 및 독서 습관은 국가마다 큰 차이가 있습니다. 다음은 주요 국가들의 독서 시간 및 연간 독서량에 대한 개요입니다:주간 독서 시간 기준 상위 국가:인도: 인도는 주당 약 10시간 42분을 독서에 할애하며, 연간 평균 556.4권의 책을 읽는 것으로 나타났습니다. 이는 세계에서 가장 높은 독서율 중 하나입니다.태국: 주당 약 9시간 24분을 독서에 사용하며, 연간 평균 488.8권의 책을 읽습니다.중국: 주당 8시간, 연간 평균 416권의 책을 읽습니다.필리핀: 주당 7시간 36분, 연간 평균 395.2권의 책을 읽습니다.연간 독서량 기준:프랑스와 캐나다: 두 나라 모두 연간 평균 17권의 책을 읽습니다.미국: 평균 12권의 책을 읽습니다.대한민국: 평균 11권의 책을 읽습니다.문해율:핀란드, 노르웨..
전체적인 로직 및 구조 점검당신이 제공한 Python 코드는 차량 번호판 인식(LPR, License Plate Recognition) 시스템을 구현하는 코드입니다. 이 코드는 상당히 복잡한 작업을 수행하며, YOLO 모델을 사용하여 번호판과 문자 인식을 진행하고, 그 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능을 포함합니다. 이 코드를 향후 C++로 변환할 계획이 있으므로, 이를 염두에 두고 코드를 점검하고 개선할 수 있는 부분을 제안하겠습니다.1. 클래스 구조의 개선클래스 설계: 현재 LPR 클래스가 너무 많은 책임을 맡고 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결, 이미지 처리, 로깅 등이 모두 한 클래스에 포함되어 있습니다. 이를 C++로 옮길 때는 각 기능을 별도의 클래스로 분리하는 것이 좋습니다.예시:D..
CUDA_CHECK를 함수가 아닌 매크로로 만든 이유는 매크로의 고유한 특성을 활용하기 위해서입니다. 주요 이유는 다음과 같습니다:1. 파일명과 라인 번호 (__FILE__ 및 __LINE__):매크로는 호출된 위치의 파일명(__FILE__)과 라인 번호(__LINE__)를 코드에 삽입할 수 있습니다. 이를 통해 오류가 발생한 정확한 위치를 출력할 수 있습니다.함수로 구현할 경우, 호출된 위치가 아닌 함수 내부의 위치가 반환되기 때문에, 파일명과 라인 번호를 정확하게 제공하기 어렵습니다.2. 인라인 성능 최적화:매크로는 단순히 텍스트 대체로 처리되므로, 함수 호출 오버헤드가 없습니다. 작은 코드 블록에서는 성능상의 이점이 있을 수 있습니다.함수 호출 시 발생하는 스택 프레임 설정 및 해제 등의 오버헤드를..
직렬화(Serialization)란 컴퓨터 과학에서 데이터를 저장하거나 전송할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 직렬화된 데이터는 이 과정을 통해 얻어진 결과물로, 구조화된 데이터(예: 객체, 배열, 리스트 등)를 일련의 바이트(byte)나 텍스트 형식으로 변환한 데이터를 의미합니다. 직렬화된 데이터는 파일로 저장되거나 네트워크를 통해 전송될 수 있으며, 이후에 다시 원래의 형태로 복원할 수 있습니다. 이 복원 과정을 역직렬화(Deserialization)라고 합니다.직렬화의 예시객체 직렬화:객체는 메모리 내에서 여러 필드와 속성으로 구성됩니다. 직렬화는 이 객체의 상태를 바이트 스트림으로 변환하여 파일에 저장하거나 네트워크로 전송할 수 있게 합니다.예를 들어, C++에서 객체를 바이너리 파일에 저..